工業革命帶來了無數的發明和革新產品，開啟了人類曆史的新篇章。工業時代的織布機、蒸汽機
、電dian力li以yi及ji批pi量liang生sheng產chan福fu特te汽qi車che的de第di一yi條tiao流liu水shui生sheng產chan線xian，都dou讓rang人ren歎tan為wei觀guan止zhi。但dan我wo們men常chang常chang忽hu略lve了le上shang述shu發fa明ming的de產chan生sheng機ji製zhi和he過guo程cheng。它ta們men都dou是shi怎zen麼me被bei發fa明ming出chu來lai的de呢ne

？創chuang新xin往wang往wang孕yun育yu在zai設she備bei維wei護hu
、質zhi保bao和he供gong應ying鏈lian優you化hua等deng常chang規gui製zhi造zao過guo程cheng中zhong。這zhe些xie創chuang新xin對dui工gong業ye和he製zhi造zao流liu程cheng的de重zhong要yao性xing
，與yu一yi個ge多duo世shi紀ji前qian的de這zhe些xie發fa明ming同tong等deng重zhong要yao。考kao慮lv到dao目mu前qian全quan球qiu市shi場chang的de規gui模mo和he複fu雜za性xing，將jiang創chuang新xin成cheng功gong落luo地di


，仍reng然ran頗po具ju挑tiao戰zhan。隨sui著zhe數shu據ju和he機ji器qi學xue習xi的de不bu斷duan融rong合he，重zhong新xin變bian革ge工gong業ye製zhi造zao已yi成cheng為wei可ke能neng。

每mei天tian
，企qi業ye都dou會hui在zai邊bian緣yuan產chan生sheng大da量liang數shu據ju，並bing將jiang其qi存cun儲chu在zai雲yun中zhong，同tong時shi利li用yong上shang述shu數shu據ju重zhong新xin思si考kao如ru何he變bian革ge所suo有you的de流liu程cheng。為wei了le更geng好hao地di挖wa掘jue數shu據ju潛qian力li，推tui動dong更geng快kuai

、更明智的決策，製造業、能源、采礦業、運輸業和農業領域的企業正利用新型機器技術優化多種工作負載
，包括工程和設計、生產和資產優化
、供應鏈管理、預測、質量管理
、智能產品和機器等。

從運營效率到質量控製

，再到其他各個方麵，企業采用機器學習技術
，正在通過以下四種方式變革工業生產流程：

通用電氣：實現設備預測性維護

持續性維護設備，是很多工業和製造企業麵臨的一大挑戰。從以往經驗來看，大多數設備維護要麼是被動型——在機器發生故障後進行維修，要麼是預防型——通tong過guo定ding期qi檢jian測ce以yi避bi免mian故gu障zhang。兩liang者zhe皆jie成cheng本ben高gao昂ang，效xiao率lv低di下xia，而er最zui佳jia解jie決jue方fang案an是shi預yu測ce型xing維wei護hu。企qi業ye可ke以yi提ti前qian預yu測ce設she備bei需xu要yao維wei護hu的de時shi間jian，但dan大da部bu分fen企qi業ye缺que乏fa相xiang關guan人ren員yuan和he專zhuan業ye知zhi識shi來lai開kai發fa解jie決jue方fang案an。

值得慶幸的是，像通用電氣這樣在發電設備

、jiejuefanganyufuwulingyudelingxiangongyingshang
，yijingkeyishixianduishebeideyucexingweihu。qiyebenshenwuxujubeijiqixuexihuoyunxiangguandejishu

，zhixujiezhushiyongchuanganqihejiqixuexijishudeduandaoduanxitong，jiancedaojiqizhendonghuowendudeyichangbodong
，congershoudaojingbao。

這zhe類lei技ji術shu支zhi持chi通tong用yong電dian氣qi利li用yong傳chuan感gan器qi實shi現xian信xin息xi的de快kuai速su更geng新xin，通tong過guo采cai用yong雲yun中zhong實shi時shi分fen析xi，將jiang基ji於yu時shi間jian的de維wei護hu操cao作zuo轉zhuan變bian為wei預yu測ce性xing和he規gui範fan性xing維wei護hu。隨sui著zhe係xi統tong規gui模mo的de不bu斷duan擴kuo大da，通tong用yong電dian氣qi可ke以yi通tong過guo上shang述shu係xi統tong對dui傳chuan感gan器qi組zu進jin行xing遠yuan程cheng更geng新xin和he維wei護hu

，而er無wu需xu實shi際ji接jie觸chu。

中科創達：解決產品異常檢測

保(bao)證(zheng)產(chan)品(pin)質(zhi)量(liang)與(yu)確(que)保(bao)設(she)備(bei)正(zheng)常(chang)運(yun)行(xing)同(tong)等(deng)重(zhong)要(yao)。生(sheng)產(chan)進(jin)程(cheng)的(de)目(mu)視(shi)檢(jian)查(zha)通(tong)常(chang)需(xu)要(yao)人(ren)力(li)，這(zhe)不(bu)僅(jin)乏(fa)味(wei)，且(qie)不(bu)能(neng)保(bao)證(zheng)一(yi)致(zhi)性(xing)。為(wei)了(le)提(ti)升(sheng)質(zhi)量(liang)控(kong)製(zhi)，工(gong)業(ye)企(qi)業(ye)希(xi)望(wang)采(cai)用(yong)計(ji)算(suan)機(ji)視(shi)覺(jiao)技(ji)術(shu)

，提(ti)高(gao)缺(que)陷(xian)識(shi)別(bie)的(de)速(su)度(du)和(he)準(zhun)確(que)性(xing)。但(dan)企(qi)業(ye)在(zai)構(gou)建(jian)
、部署和管理基於機器學習技術的視覺異常係統時，仍會麵臨很多複雜挑戰。現在，企業可以使用高精度、低成本的異常檢測解決方案，每小時處理數千張圖像，從而發現缺陷和異常
，識別出與基線不符的圖像，以便企業采取下一步行動。

看到這一趨勢
，全球知名的智能操作係統產品和技術提供商——中科創達將全球領先的機器學習服務Amazon SageMaker集成到中科創達智慧工業ADC (Automatic Defect Classification)係統中，幫助製造業客戶在工業生產中輕鬆獲得AI質檢能力。借助Amazon SageMaker，客戶無需複雜的機器學習部署，即可在統一界麵中構建
、訓練
、解釋
、檢查、監視

、調試和運行機器學習模型。在電氣行業ADC係統實施中，Amazon SageMaker幫助最終用戶一次性投入成本降低了42%
，軟件開發的工作量降低了39%，係統的上線時間縮短了50%，係統運行效率是傳統檢測的35倍，解決了ADC係統落地工業場景的障礙。

瑞典家庭食品製造商Dafgards公司在其下屬品牌Billy's Pan Pizza的生產過程中也應用了計算機視覺技術。Billy’s Pan Pizza是一種微波披薩
，生產線每秒能完成2塊披薩的烘烤和包裝。Dafgards公gong司si曾zeng安an裝zhuang過guo機ji器qi視shi覺jiao係xi統tong
，成cheng功gong用yong於yu檢jian測ce披pi薩sa上shang的de奶nai酪lao比bi例li。但dan問wen題ti是shi一yi旦dan披pi薩sa上shang餡xian料liao種zhong類lei過guo多duo，該gai功gong能neng就jiu會hui失shi效xiao。通tong過guo采cai用yong基ji於yu計ji算suan機ji視shi覺jiao的de新xin型xing機ji器qi學xue習xi技ji術shu，Dafgards公司輕鬆獲得了經濟高效的檢測能力。在成功應用後，Dafgards公司計劃將計算機視覺應用擴展至更多種類披薩以及漢堡

、法式蛋餅等其他產品線。

英國石油公司：提升運營效率

許xu多duo工gong業ye和he製zhi造zao企qi業ye都dou希xi望wang借jie助zhu計ji算suan機ji視shi覺jiao技ji術shu來lai提ti升sheng運yun營ying效xiao率lv。一yi般ban情qing況kuang下xia，企qi業ye會hui通tong過guo視shi頻pin對dui工gong廠chang現xian場chang進jin行xing人ren工gong監jian測ce和he審shen核he，以yi驗yan證zheng設she施shi訪fang問wen權quan限xian，檢jian查zha出chu貨huo
，檢jian測ce泄xie漏lou或huo其qi他ta危wei險xian情qing況kuang。但dan在zai實shi際ji情qing況kuang中zhong

，這zhe項xiang工gong作zuo不bu僅jin困kun難nan，還hai極ji易yi出chu錯cuo、成本高昂。當然，企業可以將現有的IP攝(she)像(xiang)頭(tou)升(sheng)級(ji)為(wei)智(zhi)能(neng)攝(she)像(xiang)頭(tou)
，以(yi)便(bian)擁(yong)有(you)更(geng)好(hao)的(de)處(chu)理(li)能(neng)力(li)運(yun)行(xing)計(ji)算(suan)機(ji)視(shi)覺(jiao)模(mo)型(xing)。但(dan)這(zhe)依(yi)然(ran)不(bu)僅(jin)價(jia)格(ge)高(gao)昂(ang)
，也(ye)會(hui)存(cun)在(zai)問(wen)題(ti)，即(ji)使(shi)采(cai)用(yong)智(zhi)能(neng)攝(she)像(xiang)頭(tou)
，也(ye)未(wei)必(bi)可(ke)以(yi)達(da)到(dao)高(gao)精(jing)度(du)和(he)低(di)延(yan)遲(chi)要(yao)求(qiu)。事(shi)實(shi)上(shang)，企(qi)業(ye)可(ke)以(yi)通(tong)過(guo)使(shi)用(yong)硬(ying)件(jian)設(she)備(bei)將(jiang)計(ji)算(suan)機(ji)視(shi)覺(jiao)技(ji)術(shu)應(ying)用(yong)到(dao)現(xian)有(you)的(de)本(ben)地(di)攝(she)像(xiang)頭(tou)中(zhong)，甚(shen)至(zhi)可(ke)以(yi)使(shi)用(yong)軟(ruan)件(jian)開(kai)發(fa)包(bao)來(lai)構(gou)建(jian)新(xin)的(de)攝(she)像(xiang)頭(tou)，從(cong)而(er)在(zai)邊(bian)緣(yuan)就(jiu)能(neng)運(yun)行(xing)計(ji)算(suan)機(ji)視(shi)覺(jiao)模(mo)型(xing)
，取(qu)得(de)更(geng)高(gao)的(de)效(xiao)率(lv)。

全球能源公司英國石油公司正計劃在全球18,000gefuwuzhanbushujisuanjishijiaoxitong
，tamenjihualiyongjisuanjishijiaojishuzidongkongzhiranliaochejinchusheshi，bingquerenyouxiaodingdandewanchengqingkuang。ruguoyoupengzhuangweixian，jisuanjishijiaojishukeyitixinggongren，haikeyishibiedongtaigeliquneideyiwu，bingjiancelouyouqingkuang。

富士康：優化預測供應鏈

現代供應鏈是由製造商、供應商、物流和零售商共同組成的龐大網絡，需要複雜的方法了解、並滿足客戶需求，同時根據原材料供應波動以及節假日
、活動、天tian氣qi等deng外wai部bu因yin素su進jin行xing相xiang應ying調tiao整zheng。如ru果guo無wu法fa正zheng確que預yu測ce上shang述shu變bian量liang，會hui造zao成cheng成cheng本ben的de大da幅fu增zeng加jia
，從cong而er導dao致zhi資zi源yuan配pei置zhi過guo度du或huo不bu足zu，進jin而er浪lang費fei投tou資zi或huo帶dai來lai不bu良liang的de客ke戶hu體ti驗yan。為wei了le預yu見jian未wei來lai可ke能neng發fa生sheng的de情qing況kuang，企qi業ye正zheng利li用yong機ji器qi學xue習xi技ji術shu分fen析xi時shi間jian序xu列lie數shu據ju
，提ti供gong準zhun確que預yu測ce，從cong而er減jian少shao運yun營ying支zhi出chu，提ti高gao效xiao率lv，確que保bao更geng高gao的de資zi源yuan和he產chan品pin可ke用yong性xing
，更geng快kuai地di交jiao付fu產chan品pin，並bing降jiang低di成cheng本ben。

富fu士shi康kang是shi全quan球qiu最zui大da的de電dian子zi產chan品pin製zhi造zao商shang和he技ji術shu解jie決jue方fang案an提ti供gong商shang。在zai新xin冠guan肺fei炎yan疫yi情qing期qi間jian，富fu士shi康kang采cai用yong了le機ji器qi學xue習xi技ji術shu應ying對dui前qian所suo未wei有you的de客ke戶hu需xu求qiu、供(gong)應(ying)和(he)產(chan)能(neng)波(bo)動(dong)挑(tiao)戰(zhan)。富(fu)士(shi)康(kang)為(wei)其(qi)在(zai)墨(mo)西(xi)哥(ge)的(de)工(gong)廠(chang)開(kai)發(fa)了(le)一(yi)個(ge)需(xu)求(qiu)預(yu)測(ce)模(mo)型(xing)

，以(yi)生(sheng)成(cheng)準(zhun)確(que)的(de)淨(jing)訂(ding)單(dan)預(yu)測(ce)。借(jie)助(zhu)機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)模(mo)型(xing)，他(ta)們(men)將(jiang)預(yu)測(ce)精(jing)度(du)提(ti)高(gao)8%
，預計每家工廠每年可節省55.3萬美元，同時，最大限度減少勞動力浪費，並大幅提升客戶滿意度。

為了充分發掘機器學習在工業環境、工業產品
、物流和供應鏈運營領域的應用潛力
，越來越多的企業希望采用機器學習技術，使生產流程變得更簡單、快捷、準確。通過將雲中實時數據分析和邊緣機器學習相結合，工業企業正穩步將願望轉變成現實，同時推動新一代工業革命的到來。

本文作者：亞馬遜雲科技全球機器學習副總裁Swami Sivasubramanian